プロセスごとに異なるランダムシードを持つPythonマルチプロセッシングを使用する

Question

シミュレーションのいくつかのインスタンスを並列に実行したいが、それぞれのシミュレーションは独自の独立したデータセットを持つ。次のように

現在、私はこれを実装：

sim、 adatom1と latticeは、シミュレーションを開始機能 runに渡されたオブジェクトである

P = mp.Pool(ncpus) # Generate pool of workers 
for j in range(nrun): # Generate processes 
    sim = MDF.Simulation(tstep, temp, time, writeout, boundaryxy, boundaryz, relax, insert, lat,savetemp) 
    lattice = MDF.Lattice(tstep, temp, time, writeout, boundaryxy, boundaryz, relax, insert, lat, kb, ks, kbs, a, p, q, massL, randinit, initvel, parangle,scaletemp,savetemp) 
    adatom1 = MDF.Adatom(tstep, temp, time, writeout, boundaryxy, boundaryz, relax, insert, lat, ra, massa, amorse, bmorse, r0, z0, name, lattice, samplerate,savetemp)   
    P.apply_async(run,(j,sim,lattice,adatom1),callback=After) # run simulation and ISF analysis in each process 
P.close() 
P.join() # start processes 

。

しかし、私は最近、それぞれのバッチを同時に実行していることを知りました（すなわち、ncpusは、シミュレーション実行の合計がnrunです）、全く同じ結果が得られます。

ここで誰かがこれを修正する方法を教えてもらえますか？

Answer 1

ちょうど私が実際の回答を追加して他の人にはっきりさせると思っていました。 AIX in this questionからの回答を引用

：

何が起こるかは、Unix上で、すべてのワーカープロセスは親プロセスから乱数生成器の同じ 状態を継承していることです。なぜ彼らは同じ擬似ランダムシーケンスを生成するのですか？ です。

適切にシードを設定するrandom.seed()方法（またはnumpyの/ scipyのダウンロード同等）を使用。 this numpy threadも参照してください。問題の

Answer 2

溶液がrunから呼び出さランダム関数のための新たなシードを割り当てる機能runでscipy.random.seed()を使用することでした。 （私は解決策を求めているから）

同様の問題は、あなたが結果を得るにはどうすればよいmultiprocessing.Pool seems to work in Windows but not in ubuntu?